Avelina 2.0 /NONSTOP——走出测试版，迈入真实世界

如果你从 1.9 系列就开始用 Avelina，这次是真正的大版本。1.9 的重点是让她变得更轻、更稳——技能目录被移进了缓存前缀，不再吃掉你的上下文窗口；语音回复不需要 API 密钥就能用了；后台任务不再会被静默丢弃。都是些不起眼但扎实的底层工作。2.0 是另一种性质的跃迁：从这个版本开始，她开始照顾自己，并且在你身边一起工作，而不只是被叫到才回答。

下面是全景概览——按它对你实际改变了什么来分组，而不是按提交记录罗列。我们先从大家问得最多的功能讲起：/nonstop。

/nonstop——可实时查看的自主工作

通常情况下，Avelina 一次只处理一轮：你提出要求，她去做，然后停下。这对对话来说是对的节奏，但对大任务来说就不对了——比如“把我们的链接注册到这200个网站上”“把这批积压的事情处理一遍”“盯着这件事，一有情况就处理”。这种时候你要的不是一个聊天伙伴，而是一个会一直干到完成为止的工作者。

这正是 /nonstop 打开的开关。你给她一个目标，她会通过许多步骤把它推进到完成——如果需要，哪怕耗上几个小时——而不会为了不必要的问题而停下来。她被明确告知要持续工作，而不是提前收手。这不是模型层面的技巧，而是内置在她代码里的一个循环（一个“harness”），所以不管你让她跑在哪个模型上，效果都一样。你随时可以用 /stop 让她停下。

怎么用——三个简单步骤

1. 先准备好上下文。在你打开开关之前，像跟人聊天一样，先把任务讲清楚：目标是什么、“完成”是什么样子、有哪些限制、链接、示例。你提到的一切都会成为她工作的素材。

2. 打开开关并选择模式。发送 /nonstop。她会直接从你们的对话中提炼出一个清晰的工作目标——你会看到类似“从上下文中形成的目标：…… 已捕捉的要求：7条”这样的提示——确保你说过的话不会被遗漏。然后她就开始工作。/nonstop 的选择界面现在会用你的语言，直接教你这套流程。

3. 在她工作时随时引导她。你不用干坐着等。在她运行期间发一条消息——文字或语音都行——目标就会实时更新。改变主意、追加一项要求、缩小范围：她都会把这些吸收进去，继续推进。

两种模式：有限和无限

当你启用 nonstop 时，你可以选择它该如何结束：

有限——目标有一条明确的终点线（比如“注册到这240个网站上”）。她会把任务推进到经过核实的完成状态，然后停下。这是你最常用到的模式。

无限——目标是一个没有自然终点的常设任务（比如“持续寻找接下来的几个网站并投放链接”）。她会一直运行下去，围绕用量窗口自动暂停和恢复，直到你把它关掉。在无限模式下没有“完成”这回事——只有你能让它停下来。

她不再会突然沉默

以前长时间自主运行最让人难受的地方，就是那种空白：你发出一个大任务，然后只能盯着一个没完没了的“正在输入……”，完全不知道到底有没有在进展。在 2.0 里，她会在工作过程中发出简短的进度心跳，并在每个周期的边界发一份周期摘要——一行更新，附带清单计数（已完成/剩余）。你看到的始终是真实、在推进的进度，而不是沉默。

而且她不会跑偏。在一次长时间运行中，目标会被保存在跨周期的记忆里，所以哪怕已经过去三个小时，她也不会漂移或忘记自己在做什么。

她不能悄悄提前放弃

这是我们最欣慰能修复的一点。在最初的版本里，任务是否“完成”完全取决于模型自己的汇报——一个模型在长跑到一半时感到“疲惫”，可能会宣称“卡住了，真的撑不住了”，哪怕还有几十项没碰过，循环也会相信它。现在，这个判断由代码来做，而不是由她的措辞来做。一个完成或卡住的标记只是一个停止请求；harness 会拿它跟一份机器可读的清单核对，如果还有事项没完成，就会把一份具体的“这些正是还剩下的事”交还给她，让她继续。要假装完成，就意味着要伪造清单上每一条剩余项——而如果她持续尝试这么做，你会收到提醒。提前放弃这条路，已经被从设计上堵死了。

在你的服务器上始终保持安全

nonstop 会尊重它所运行的这台机器。系统里有一道主机压力闸门：如果服务器遇到真实的内存压力，循环会暂停，而不是硬撑着继续折腾，等有了余量再恢复。如果进程在任务进行到一半时重启，它会从中断的地方自动恢复，而不会丢失这次运行。而 /stop 始终是那个物理刹车——它会保留目标，但暂停工作，让你可以介入、调整，再让她继续。

什么时候用它：多步骤的大任务、长时间积压的事项，任何原本需要你在旁边盯着的事情。什么时候不用：快速的一次性请求——这种情况下普通模式更合适。

记忆系统，端到端重建

Avelina 的记忆本来就是一个由你拥有的数据库——分层为事实、日记、经验教训和世界观。2.0 让这份记忆学会了自己照顾自己。

她的知识图谱现在会自我修复。每晚都会运行一次巡检，重新连接孤立的事实，重建它们之间的链接，让记忆在数月之后依然保持连贯，而不是慢慢碎裂成互不相干的碎片。

她每晚都会反思。每晚的反思会把她真正学到的东西固化下来，并跑完一整套假设的生命周期：反复被证实的想法会被提升为已确定的知识，过时的想法则会被淘汰。

她的工作集始终保持新鲜。每小时的巡检会把最相关的事实和经验教训留在手边——并附上证据——让她基于真正发生过的事来推理，而不是靠猜测。当她接触到某个具体的文件或任务时，与那件事直接相关的记忆会自动浮现出来。

你的助手机器人也能用上这些。如果你运行了专用的助手机器人，它们现在共享同一套记忆引擎，能从自己的对话中学习，而不是每次都从零开始。

按计划进行的自我提升

每周一次，她会坐下来回顾自己实际做得怎么样。一次深度反思会追溯每一个和你相处不顺的时刻的根本原因——追两层深度，而不只是简单“记下来”——立刻把经验教训写下来，确保它不会丢失，并在每份报告里附上一到三条具体的改进思路。

而且她对自己要求诚实。每份周报都会回答五个朴素的问题，来判断她是否真的帮上了忙：她有没有帮你省出时间、她是在放大你而不是取代你、她有没有保持诚实、她是在加深你和他人的联系而不是替代它们、她是让事情平静下来而不是升级。这些不是营销话术式的问题，而是她要向你汇报的自我检查。

她始终只以自己的身份说话，只回复一次

两个细微却让人抓狂的小毛病被修复了。消息现在总是以正确的机器人身份发出——不会再出现回复挂在错误身份下的情况——而对一条收到的消息的回复，只会送达一次，不会重复两次。写在纸面上不起眼，但在日常使用中是真正的解脱。

Telegram 中的富文本消息

她现在会使用 Telegram 全新的富文本消息——平台最新推出的富文本格式。表格和幻灯片现在会渲染成 Telegram 原生的区块和轮播（在旧版客户端上会优雅降级），这样一份对比表或一组图片看起来是对的，而不会挤成一堵文字墙。她还可以在回复里附上内联按钮。而如果你把她加进一个隐私设置不对的群组，她现在会自己诊断出问题，并准确告诉你该怎么修复，而不是悄无声息地漏掉你的消息。

日常可靠性

2.0 的很多工作，都是那种不起眼但能保证不出岔子的活儿。文件系统和数据库的日常维护会自动运行，并每周给你发一份健康摘要。缺失的定时任务会自己重建，而不是悄悄一直坏着。她会始终坚持用你的语言——在她的回复里、在她的思考中，以及中间的一切环节。而全新安装默认会启用最强的模型，所以一个刚安装的 Avelina 从第一条消息起就处于最佳状态。

这一切从哪里来——1.9.0 与 1.9.2

如果你是从 1.9 系列升级上来的，前面有两步为这次跃迁打了基础。1.9.0 把技能目录移进了缓存的系统前缀——此前它会被重新注入到每一条消息里（活跃安装上大约 28KB），吃掉上下文窗口，还经常导致任务进行到一半就被压缩、技能被误路由；现在它只从缓存里读取一次，并且能在压缩后保留下来。那个版本还带来了本地优先的语音回复（任何云端语音之前先用 Silero / Piper，所以不需要 API 密钥也能用语音），并让后台任务的结果真正能送达到你的聊天里。1.9.2 是一次安全修复：升级/反泄露过滤器改成了只做遥测，这样一连串针对无害短语的误报，再也不会自动挂起、变砖一次安装——任何被旧行为卡住的安装，都会在下一次升级时自我修复。

打磨浪潮——2.0.1、2.0.2、2.0.3

2.0 上线之后，又被第一批真实安装打磨得更加锋利。

2.0.1——她的整个界面现在都用你的语言，包括刚上线的全新功能，比如 nonstop 的选择界面。而且每次升级之后，她会在重启后自动用你的语言告诉你有什么新变化。再也没有静默更新了。

2.0.2——“/”命令菜单已经完整了：2.0 版本的每一个工作界面（任务、mailbox、仪表盘、council、self-heal）现在都在菜单里，并用你的语言描述。/nonstop 的选择界面获得了上文所说的“如何使用”引导。当“新版本说明”没有内置对应的翻译时，她会在发送之前自己翻译好。而且助手机器人在遇到不认识的命令时，不会再悄无声息——消息会送达到她那里，由她来处理这个意图，或者告诉你这个命令不存在。

2.0.3——重新连接 Claude（/reconnect）又变得可靠了：登录流程能识别新版 Claude CLI 的措辞，如果验证码被拒绝会立刻告诉你，并提醒你链接有时限、要粘贴完整的验证码（包括“#”后面的部分）。而且 /upgrade 现在也会同步刷新底层的 Claude 命令行工具，让整个系统一起向前推进，而不只是她自己的代码。

幕后：那些你会感受为“它就是能用”的修复

以前端口被占用时可能导致机器人离线的一个崩溃循环，现在会优雅降级，而不是直接死掉。几类由于 id 缺失而围绕经验教训和记忆记录发生的崩溃已经消失了。一整类虚假的“未同步”“上次同步：从未”警报被移除了。自动升级流程被加固，一次失败的应用会干净地回滚，并保留你当前的版本。晨间自检不再在首次运行时出岔子。周报不会再重复发送上周的发现——每一项发现只会被汇报一次。

如何获得 2.0

不需要手动操作。如果自动更新已经开启，它会自己到位；否则在聊天里发送 /upgrade 即可。数据库迁移会在她重启后第一时间自动应用，记忆会在下一次夜间巡检时自我修复，任何缺失的定时任务也会自我修复。富文本消息在旧版 Telegram 客户端上会优雅降级。当她重新上线后，会用你的语言告诉你有什么新东西。如果你还没有属于自己的 Avelina，从这里开始。

FAQ

什么是 /nonstop？
持续自主模式。你给出一个目标，她会通过许多步骤把它推进到完成——如果需要可以耗上几个小时——而不会为了不必要的问题而停下来。它是代码里内置的一个 harness 循环，所以在任何模型上都能用，/stop 随时可以让它停下。

有限模式和无限模式有什么区别？
有限模式有明确的终点线，会被推进到经过核实的完成状态。无限模式是一个没有完成态的常设目标——它会一直运行下去，围绕用量窗口自动暂停和恢复，直到你把它关掉。

我能实时看到它工作吗？
可以——有进度心跳，还有附带清单计数的周期摘要，让你看到真实的进度，而不是一个没完没了的“正在输入……”。

记忆是如何自我修复的？
每晚的巡检会重新连接孤立的事实，每晚的反思会把已确认的想法提升、把过时的想法淘汰，每小时更新的工作集则会把最相关的事实和经验教训——连同证据——留在手边。

升级需要我做什么吗？
不需要。数据库迁移、记忆修复和定时任务的自我修复都会在重启时自动完成，她会用你的语言宣布有什么新变化。